Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to review the relevant forensic accounting research (FAR) around the world and suggests avenues for future research in forensic accounting. Design/methodology/approach The study used the thematic and systematic literature review methodology to analyse the existing literature in FAR. Findings The major thematic areas in the literature are fraud motivation, fraud consequences, fraud detection using forensic accounting techniques, forensic accounting theory, forensic accounting skills, forensic accounting education and forensic accounting jobs. The quantity of FAR is relatively small compared to the quantity of research in other accounting specializations. FAR is well developed in the USA and Canada and is less developed in Europe, Oceania and Asia. There is high interest in FAR in African countries. There is a relatively low global interest in internet information about “forensic accounting research” compared to global interest in other forensic accounting topics. Areas for future research include the role of the environment, digitalization, religiosity and sustainable development in forensic accounting. Practical implications FAR around the world is lopsided, as some regions have more advanced FAR compared to other regions. There is a need for even development of FAR across all regions and a need to publicize the outputs of FAR to a larger audience to increase people’s interest in forensic accounting. Originality/value The study extends the literature by presenting a rigorous thematic and systematic review of the existing literature. It highlights the depth of FAR, the major thematic areas, the benefits of FAR to society and the geographical reach of existing FAR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,210 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».